Kunstig intelligens (AI) og maskinlæring (ML) er ved at ændre alt fra forretningsmodeller til interne processer. Fra dataanalyse til naturlig sprogbehandling tilbyder disse teknologier nye måder at forbedre forretningen på.
Denne guide vil hjælpe dig med at navigere gennem processen med at finde og ansætte de bedste AI- og machine learning-konsulenter til dine behov.
Forståelse af AI og machine learning
AI: Det bredere felt
AI eller Artificial Intelligence refererer til udviklingen af computersystemer, der kan efterligne menneskelig intelligens. Det omfatter opgaver som problemløsning, læring, planlægning og meget mere.
Eksempel: Siri, Apples stemmestyrede personlige assistent, bruger AI til at forstå og reagere på stemmekommandoer.
Maskinlæring (ML): En delmængde af AI
Machine learning er en metode til dataanalyse, der automatiserer opbygningen af analytiske modeller. Den er baseret på ideen om, at systemer kan lære af data, identificere mønstre og træffe beslutninger uden menneskelig indblanding.
Eksempel: Netflix bruger maskinlæringsalgoritmer til at analysere din seerhistorik og anbefale serier og film, du måske kan lide.
Dyb læring: En del af machine learning
Deep learning er et underområde af machine learning, der bruger neurale netværk med mange lag (dybe neurale netværk) til at analysere forskellige faktorer i data.
Eksempel: Googles DeepMind brugte deep learning i AlphaGo, et program, der besejrede verdensmesteren i spillet Go.
Find den rigtige konsulent til dit AI- og machine learning-projekt
For at implementere et vellykket AI- eller machine learning-projekt skal du først forstå de specifikke behov og krav i din virksomhed. Denne forståelse vil vejlede dig i at vælge de rigtige machine learning-konsulenter, data scientists og værktøjer. Her er et nærmere kig:
Vurdering af forretningsmål
Identificering af smertepunkter
Før du dykker ned i de tekniske detaljer ved AI, er det vigtigt at identificere de smertepunkter i din virksomhed, som AI-løsninger kan afhjælpe. Det kan være alt fra ineffektivitet i interne processer til huller i kundeengagementet.
Eksempel: Hvis din salgsproces har betydelige forsinkelser i behandlingen af kundehenvendelser, kan AI-drevne chatbots give øjeblikkelige svar og øge kundetilfredsheden.
Forstå, hvad du vil opnå
Dette omfatter at vide, om du har brug for data scientists til dataforberedelse, machine learning-konsulenter til at bygge specifikke modeller eller AI-konsulenter til at implementere AI-løsninger i eksisterende systemer.
Eksempel: Hvis din virksomhed kæmper med lagerstyring, vil du måske ansætte AI-konsulenter til at implementere predictive analytics-modeller, der forudsiger efterspørgsel og optimerer lagerniveauer.
Tilgængelige data og værktøjer
Vurdering af datakilder og tilgængelighed
Det er afgørende at vide, hvilke data du har, deres kvalitet og deres format. Disse oplysninger hjælper dig med at forstå, hvad der er muligt med dit eksisterende datalandskab, og hvilken yderligere dataindsamling eller forberedelse der kan være behov for.
Eksempel: Hvis du vil bruge maskinlæring til at forudsige udstyrsfejl i et produktionsanlæg, bliver du nødt til at vurdere de tilgængelige data fra sensorer og andre overvågningsværktøjer. Disse oplysninger hjælper dig med at finde ud af, hvad du har brug for fra maskinlæringseksperter eller dataforskere.
Vælg de rigtige værktøjer
De værktøjer og teknologier, du vælger, afhænger af de specifikke opgaver, du skal udføre. Det kan være softwareudviklingsplatforme til at bygge AI-modeller, dataforberedelsesværktøjer til at rense og strukturere data eller specifikke algoritmer til at udføre bestemte opgaver.
Eksempel: Hvis dit projekt involverer naturlig sprogbehandling, kan værktøjer som TensorFlow eller NLTK være nødvendige for at bygge og træne modeller, der forstår menneskeligt sprog.
Sådan finder du AI- og ML-konsulenter
Researching companies
Se nærmere på konsulentfirmaer, der specialiserer sig i konsulenttjenester inden for kunstig intelligens og maskinlæring. Tjek deres tidligere projekter, forsknings- og udviklingsfunktioner og kundefeedback.
Fordele:
- Ekspertise: Konsulentfirmaer, der specialiserer sig i AI og machine learning, har normalt en dyb viden på området.
- Erfaring: Du kan finde detaljerede casestudier og tidligere projekter, der passer til dine behov.
- Struktureret tilgang: Konsulentydelser leveres ofte med veldefinerede processer til projektstyring.
Ulemper:
- Omkostninger: Specialiserede firmaer kan have højere omkostninger.
- Tilgængelighed: Stor efterspørgsel kan gøre planlægningen udfordrende.
Netværk
Tal med andre virksomheder og kunder, der har arbejdet med maskinlæringskonsulenter. Netværk giver indsigt i potentielle AI-konsulenters færdigheder, værdi og erfaring.
Fordele:
- Personlige anbefalinger: Henvisninger fra pålidelige kilder kan øge pålideligheden af valget.
- Insiderindsigt: Få indsigt i arbejdserfaringer, samarbejde og resultater fra den virkelige verden.
Nekdoter:
- Tidskrævende: Det kan tage tid at opbygge og udnytte et netværk.
- Begrænsede muligheder: Du hører måske kun om konsulenter i dit umiddelbare netværk, hvilket begrænser dine valgmuligheder.
Brug af platforme
Platforme, der giver adgang til maskinlæringsingeniører og dataforskere, kan forenkle processen. Disse platforme tilbyder en bred vifte af maskinlæringseksperter, dataforskere og AI-konsulenter.
Fordele:
- Bred adgang: Platforme giver adgang til en bred vifte af eksperter på tværs af forskellige AI-domæner, såsom computer vision, natural language processing og predictive analytics.
- Brugervenlighed: Forenklede søge- og ansættelsesprocesser, ofte med værktøjer, der hjælper dig med at styre hele projektets livscyklus.
Negativer:
- Kvalitetsvariation: Kvaliteten af konsulenter kan variere meget på generelle platforme.
Brug af Onsiter: En særlig omtale
Onsiter VMS, med sin omfattende adgang til over 20.000 foretrukne leverandører i hele Europa, skiller sig ud som en robust platform til at finde AI- og maskinlæringskonsulenter.
Fordele:
- Vendor management: End-to-end vendor management gratis.
- GDPR-compliance: Vælg konsulenter på en ensartet og GDPR-compliant måde, der sikrer standarder.
- Automation: Automatiser processer som prisforhandlinger, digitale kontrakter og fakturering.
- Omkostningssporing: Værktøjer, der hjælper med at kontrollere omkostninger til midlertidig arbejdskraft.
- Kvalitet: Adgang til specialiserede og erfarne konsulenter.
Nackdelar:
- Platformsspecificitet: Onsiter VMS-platformen er gratis og brugervenlig, men hvis du er ny, har du måske brug for lidt tid til at få styr på det hele. Onsiter VMS er dog designet til at være let at forstå, så du vil være i gang på ingen tid.
Hvordan evaluerer du kandidater til dit AI- og machine learning-projekt?
Færdigheder og viden
Når man evaluerer AI-konsulenter og machine learning-konsulenter, er det mere end bare at lede efter en data scientist. Her er, hvad du skal kigge efter:
- Prediktiv analyse: Har de erfaring med at forudsige fremtidige resultater baseret på historiske data?
- Dataanalyse og datavidenskab: Har de arbejdet med at udtrække indsigt fra komplekse data?
- Computer vision: Kan de bygge systemer, der fortolker og træffer beslutninger baseret på visuelle data?
- Anbefalingssystemer og recommender-systemer: Har de implementeret systemer, der tilbyder personlige anbefalinger til brugerne?
- Softwareudvikling: Har de en solid baggrund inden for softwareudvikling, herunder opbygning af AI- og maskinlæringsmodeller?
- Naturlig sprogbehandling (NLP): Hvis dit projekt kræver forståelse og behandling af menneskeligt sprog, har de så arbejdet med NLP med succes?
Eksempel: Hvis du arbejder på et detailprojekt, vil det være vigtigt at finde en machine learning-konsulent med erfaring i anbefalingssystemer for at kunne give kunderne personlige shoppingforslag.
Projekterfaring
Erfaring med lignende projekter er afgørende for succes. Her er, hvad du skal spørge om og kigge efter:
- Tidligere AI-projekter: Har de arbejdet med at skabe en AI-løsning eller AI-relaterede projekter, der stemmer overens med dine forretningsmål?
- ML-projekter: Hvilke maskinlæringsprojekter har de været involveret i? Se efter relevans og kompleksitet.
- Implementering af forretningsprocesser: Kan de demonstrere, hvordan de har integreret AI i forretningsprocesser for at øge effektiviteten eller løse smertepunkter?
Eksempel: For et sundhedsprojekt ville en konsulent med erfaring i at bruge maskinlæring til at opdage sundhedsanomalier være meget værdifuld.
Omkostningsovervejelser
Budgettering er et kritisk aspekt, og du bør overveje følgende:
- Budgettilpasning: Er deres tjenester inden for dit budget? Sammenlign deres priser med markedsgennemsnittet for at få en fair vurdering.
- Langtidsværdi: Overvej ikke kun de umiddelbare omkostninger, men også den langsigtede værdi, de bringer til din virksomhedstransformation.
- Automatisering i prisforhandlinger: Platforme, der automatiserer prisforhandlinger (som Onsiter VMS), kan spare tid og hjælpe med at kontrollere omkostningerne, så du får den bedste værdi.
Eksempel: At bruge platforme, der letter digitale kontrakter og fakturering, kan strømline ansættelsesprocessen og hjælpe dig med at styre udgifterne effektivt.
Konklusion
Processen med at finde og ansætte en top AI-konsulent er mangesidet og kræver omhyggelig overvejelse af forskellige aspekter. Fra at forstå det komplicerede ved AI, machine learning og deep learning til at definere forretningsmål og tilgængelige data spiller hvert trin en afgørende rolle.
At bruge specialiserede platforme som Onsiter VMS og udnytte værktøjer til at automatisere og styre omkostninger kan strømline ansættelsesprocessen. Nøglen til succes ligger dog i at tilpasse den teknologiske ekspertise til dine unikke forretningsbehov og transformationsmål.
